呂 靜，楊聚芬，劉志鋼 （上海工程技術(shù)大學(xué)，上海 201620）

LV Jing, YANG Jufen, LIU Zhigang (Shanghai University of Engineering and Science, Shanghai 201620, China)

0 引 言

地鐵駕駛員作為列車(chē)的直接控制者，其工作狀態(tài)和績(jī)效表現(xiàn)影響著城市軌道交通系統(tǒng)的安全運(yùn)營(yíng)和服務(wù)質(zhì)量，對(duì)駕駛員工作績(jī)效影響因素進(jìn)行系統(tǒng)分析，有助于促進(jìn)人崗匹配，建立科學(xué)的人力資源管理機(jī)制。目前地鐵公司對(duì)駕駛員績(jī)效評(píng)價(jià)主要集中在對(duì)駕駛員操作技能和專(zhuān)業(yè)知識(shí)兩方面，涉及對(duì)駕駛員人因因素的較少[1]。

駕駛員工作績(jī)效受到職業(yè)適應(yīng)性、工作負(fù)荷、組織關(guān)系適應(yīng)性、工作滿意度、個(gè)性特征等多方面因素的影響。劉玉[2]等研究表明，組織結(jié)構(gòu)和關(guān)系對(duì)駕駛員行為影響最為明顯。也有研究表明[3]工作壓力對(duì)駕駛員的行為產(chǎn)生消極作用，駕駛員的個(gè)性特征、工作滿意度對(duì)駕駛員的工作績(jī)效有顯著影響[4]。這些影響因素之間可能是相互聯(lián)系的[5]，而傳統(tǒng)的績(jī)效評(píng)價(jià)方法如專(zhuān)家打分法、層次分析法、熵權(quán)法等默認(rèn)為不同影響因素之間是互相獨(dú)立的。結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Model，SEM） 從大樣本數(shù)據(jù)內(nèi)部關(guān)系出發(fā)，能容許更大的彈性[6]，可真實(shí)反映各指標(biāo)之間的關(guān)系，適用于多指標(biāo)，指標(biāo)衡量存在誤差的情況，能夠更好地挖掘駕駛員工作績(jī)效評(píng)價(jià)體系。

鑒于此，本文采用維也納心理測(cè)評(píng)系統(tǒng)（Vienna Test System，VTS） 對(duì)駕駛員職業(yè)適應(yīng)性指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，依據(jù)美國(guó)國(guó)家航空航天局開(kāi)發(fā)的（National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index，NASA-TLX） 心理負(fù)荷測(cè)評(píng)量表及卡特爾人格測(cè)試量表從駕駛員工作負(fù)荷、組織關(guān)系適應(yīng)性、工作滿意度、個(gè)性特征4 個(gè)方面設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷，對(duì)影響駕駛員工作績(jī)效的人因因素進(jìn)行充分挖掘，利用探索性因子分析篩選出20 個(gè)影響駕駛員工作績(jī)效的關(guān)鍵二級(jí)指標(biāo)。為充分考慮駕駛員工作績(jī)效影響因素之間的相關(guān)關(guān)系，本文采用結(jié)構(gòu)方程模型，建立駕駛員工作績(jī)效影響因素體系，并應(yīng)用縱向拉開(kāi)檔次法確定各指標(biāo)的綜合權(quán)重，建立地鐵駕駛員工作績(jī)效評(píng)價(jià)模型。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型（SEM） 整合了因素分析和路徑分析兩種統(tǒng)計(jì)方法，適用于同時(shí)分析多個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)系[7]。在SEM 中，可直接觀測(cè)出來(lái)的變量稱(chēng)為顯變量，無(wú)法直接觀測(cè)的變量稱(chēng)為潛變量。結(jié)構(gòu)方程模型由測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型兩個(gè)基本模型構(gòu)成[8]。

（1） 測(cè)量模型。測(cè)量模型由潛變量與顯變量組成，是一組潛變量和顯變量的線性函數(shù)。

（2） 結(jié)構(gòu)模型。結(jié)構(gòu)模型即是潛在變量之間的因果關(guān)系模型的說(shuō)明，也即外因潛變量對(duì)內(nèi)因潛變量之間的預(yù)測(cè)關(guān)系模型。

具體參數(shù)如表1 所示。

表1 參數(shù)意義說(shuō)明

本文通過(guò)文獻(xiàn)資料總結(jié)，結(jié)合專(zhuān)家訪談法，初步確定從職業(yè)適應(yīng)性、組織關(guān)系適應(yīng)性、工作滿意度、工作負(fù)荷、個(gè)性特征5 個(gè)維度來(lái)評(píng)估地鐵列車(chē)駕駛工作績(jī)效，基于結(jié)構(gòu)方程模型，建立駕駛員工作績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)模型如圖1 所示。

圖1 駕駛員工作績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)模型

1.2 拉開(kāi)檔次法

拉開(kāi)檔次法是通過(guò)差異驅(qū)動(dòng)原理，根據(jù)各指標(biāo)自身提供的信息量從總體上最大限度突出各指標(biāo)之間的差異[9]，減少主觀因素影響。運(yùn)用拉開(kāi)檔次法確定權(quán)重的方法如下所示：

設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象S1,S2,S3,…,Sn，有m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)X1,X2,X3,…,Xm，則基于拉開(kāi)檔次法其線性綜合評(píng)價(jià)函數(shù)可表述為：

若記：

則將式 （5）、式 （6） 帶入式 （4），得：

要突出各評(píng)價(jià)對(duì)象之間的差異，轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)語(yǔ)言即求n個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象指標(biāo)向量取值的分散度或者方差的最大值，如式（8）所示：

將式（7） 帶入式（8），并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，可得=0，同時(shí)限定ωTω=1，H=AT A為實(shí)對(duì)稱(chēng)矩陣，實(shí)對(duì)稱(chēng)矩陣最大特征值對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)特征向量的ω 即為評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

2 工作績(jī)效模型建立與評(píng)估

2.1 數(shù)據(jù)調(diào)查與分析

為完善和評(píng)估駕駛員工作績(jī)效評(píng)價(jià)模型，建立工作績(jī)效影響因素指標(biāo)體系，本文數(shù)據(jù)由維也納心理測(cè)評(píng)系統(tǒng)（VTS） 及問(wèn)卷調(diào)查兩部分組成。

維也納心理測(cè)評(píng)系統(tǒng)（VTS） 是對(duì)駕駛員的決斷力（DT）、反應(yīng)力（RT）、外周知覺(jué)能力（PP） 及注意警覺(jué)性（COG） 進(jìn)行測(cè)試和分析，此部分測(cè)試用來(lái)描述駕駛員的職業(yè)適應(yīng)性。

問(wèn)卷調(diào)查則在駕駛員做完VTS 之后進(jìn)行，問(wèn)卷調(diào)查的內(nèi)容通過(guò)調(diào)研分析，依據(jù)美國(guó)國(guó)家航空航天局開(kāi)發(fā)的NASA-TLX 心理負(fù)荷測(cè)評(píng)量表及卡特爾人格測(cè)試進(jìn)行改編[10]。問(wèn)卷內(nèi)容包括基本信息及調(diào)查題項(xiàng)兩部分，基本信息包括駕駛員的性別、年齡、駕齡等。調(diào)查題項(xiàng)就關(guān)系績(jī)效、工作負(fù)荷、工作滿意度、個(gè)性特征分別設(shè)計(jì)4 個(gè)題項(xiàng)，問(wèn)卷采用5 級(jí)李克特計(jì)分方式，1～2 分表示低分水平，3 表示一般水平，4～5 分表示高分水平[11]。駕駛員工作績(jī)效問(wèn)卷調(diào)查指標(biāo)體系如表2 所示：

表2 駕駛員工作績(jī)效問(wèn)卷調(diào)查指標(biāo)體系表

本次研究對(duì)上海地鐵182 名在職駕駛員進(jìn)行測(cè)試，有效數(shù)據(jù)170 份。在有效數(shù)據(jù)中，包括女性駕駛員6 名，男性駕駛員164 名，年齡在26～40 歲之間161 人，占94.7%，駕齡占比最多的在8～12 年，占64.3%。

2.2 問(wèn)卷信度和效度分析

為了驗(yàn)證數(shù)據(jù)收集有效性，首先分析問(wèn)卷信度和效度。采用Cronbach'sα 系數(shù)對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行整體和5 個(gè)潛變量進(jìn)行檢驗(yàn)，如表3 所示，Cronbach'sα 系數(shù)均大于0.6，說(shuō)明問(wèn)卷的內(nèi)部一致性較好，問(wèn)卷具有良好的信度。

表3 信度檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)問(wèn)卷調(diào)查是否真正反應(yīng)觀測(cè)指標(biāo)，本文采用KMO 檢驗(yàn)和Bartlett 球形檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)問(wèn)卷的效度。具體結(jié)果如表4 可知所示，KMO 值均在0.6 以上，大于0.5，Sig值均為0.000，小于0.05，因此問(wèn)卷結(jié)構(gòu)效度良好。

表4 效度檢驗(yàn)

2.3 模型建立與評(píng)估

在信度和效度檢驗(yàn)均符合要求后，采用AMOS24.0 對(duì)駕駛員工作績(jī)效評(píng)價(jià)模型進(jìn)行極大似然估計(jì)。駕駛員工作績(jī)效評(píng)價(jià)模型標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)估計(jì)如圖2 所示，圖中每條路徑所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，表示對(duì)應(yīng)變量之間關(guān)系的顯著性。模型的質(zhì)量評(píng)估主要包括絕對(duì)適配度指數(shù)（RMSEA）、增值擬合指數(shù)（ILI、IFI、CFI） 和簡(jiǎn)約適配度指數(shù)（NC、PNFI、PGFI），本模型具體適配度指標(biāo)如表5 所示，由模型適配度指標(biāo)表可知，除了ILI在一般水平，其他指標(biāo)均良好，表示本模型擬合良好。

表5 結(jié)構(gòu)方程模型適配度指標(biāo)

3 工作績(jī)效評(píng)價(jià)

確定指標(biāo)體系的權(quán)重系數(shù)是績(jī)效評(píng)價(jià)中的核心問(wèn)題。由于在問(wèn)卷調(diào)查中駕駛員個(gè)人感知因素，駕駛員工作績(jī)效評(píng)價(jià)模型關(guān)鍵二級(jí)指標(biāo)之間不可避免存在一定的相關(guān)關(guān)系，因此為真實(shí)反應(yīng)各指標(biāo)之間關(guān)系，本文采用SEM—拉開(kāi)檔次法確定指標(biāo)體系權(quán)重系數(shù)。在SEM 中，標(biāo)準(zhǔn)化的路徑系數(shù)可以看作對(duì)應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)[12]。將每項(xiàng)顯變量對(duì)應(yīng)的路徑系數(shù)絕對(duì)值作為分子，每個(gè)潛變量對(duì)應(yīng)顯變量路徑系數(shù)絕對(duì)值之和作為分母，同理對(duì)潛變量做相應(yīng)處理，兩者比值相乘即為對(duì)應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，本文初級(jí)權(quán)重系數(shù)如表6 所示。

圖2 駕駛員工作績(jī)效評(píng)價(jià)模型標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)估計(jì)

表6 駕駛員績(jī)效評(píng)價(jià)初級(jí)權(quán)重系數(shù)

基于SEM—拉開(kāi)檔次法求工作績(jī)效的綜合權(quán)重，需要運(yùn)用Min-max 方法對(duì)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，并使用初級(jí)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)處理，再根據(jù)式（9），計(jì)算出矩陣H最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，并對(duì)特征向量進(jìn)行歸一化處理，即得駕駛員工作績(jī)效綜合權(quán)重。為了評(píng)價(jià)SEM—拉開(kāi)檔次法確定指標(biāo)權(quán)重的質(zhì)量，本文采用另外一種廣泛使用的客觀評(píng)價(jià)方法——熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重，進(jìn)行對(duì)比分析。不同評(píng)價(jià)方法綜合權(quán)重結(jié)果如表7 所示。

由表7 可直觀看出，利用熵權(quán)法所得列車(chē)駕駛員工作績(jī)效的綜合權(quán)重系數(shù)基本穩(wěn)定分布在0.05 左右，但是相對(duì)于SEM—拉開(kāi)檔次法缺少區(qū)分度。由于駕駛員個(gè)人感知判斷因素，影響駕駛員工作績(jī)效的各指標(biāo)之間存在著一定的相關(guān)關(guān)系，比如駕駛員對(duì)組織價(jià)值及方針的認(rèn)同度會(huì)影響其對(duì)工作的責(zé)任感?；谶@一顯著特征，本研究通過(guò)改變DT指標(biāo)中的10 個(gè)數(shù)據(jù)，打破原有的數(shù)據(jù)關(guān)系，來(lái)進(jìn)一步評(píng)價(jià)SEM—拉開(kāi)檔次法和熵權(quán)法所確定的權(quán)重系數(shù)對(duì)駕駛員工作績(jī)效的適用性。如表8 所示為數(shù)據(jù)改變后兩種方法對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)變化率。

由表8 可知，SEM—拉開(kāi)檔次法的各指標(biāo)的變化率明顯高于熵權(quán)法權(quán)重系數(shù)的變化率。這是由于熵權(quán)法確定權(quán)重系數(shù)的原則是根據(jù)某項(xiàng)指標(biāo)觀測(cè)值自身的差異程度來(lái)確定權(quán)重系數(shù)，因此只有觀測(cè)值發(fā)生變化的指標(biāo)權(quán)重系數(shù)變化率較大，其余指標(biāo)權(quán)重系數(shù)變化率很小。而SEM—拉開(kāi)檔次法確定權(quán)重系數(shù)是從大樣本數(shù)據(jù)內(nèi)部關(guān)系出發(fā)，當(dāng)觀測(cè)數(shù)據(jù)間的內(nèi)部關(guān)系發(fā)生改變時(shí)，其確定的權(quán)重系數(shù)會(huì)發(fā)生明顯改變，由此可知，SEM—拉開(kāi)檔次法充分考慮了各觀測(cè)指標(biāo)間相關(guān)關(guān)系，能更客觀真實(shí)反映駕駛員工作績(jī)效，在評(píng)價(jià)駕駛員工作績(jī)效上具有一定的優(yōu)越性。

4 研究小結(jié)

結(jié)合指標(biāo)體系的綜合權(quán)重系數(shù)可知，駕駛員的工作負(fù)荷、對(duì)工作的認(rèn)知及個(gè)性特征對(duì)工作績(jī)效的影響最為顯著。地鐵列車(chē)駕駛員工作環(huán)境相對(duì)密閉，需要輪班，這些都會(huì)給駕駛員帶來(lái)較大的心理生理負(fù)荷，因此在追求駕駛員職業(yè)適應(yīng)性指標(biāo)的同時(shí)，不可忽視對(duì)駕駛員的人因管理。結(jié)合駕駛員指標(biāo)體系權(quán)重系數(shù)值及駕駛員工作實(shí)際，在篩選駕駛員上應(yīng)注意選拔有耐心有責(zé)任心的駕駛員，同時(shí)在駕駛員的日常管理中應(yīng)著重加強(qiáng)駕駛員對(duì)工作的認(rèn)知，宣揚(yáng)企業(yè)文化，增強(qiáng)駕駛員的職業(yè)認(rèn)同感和歸屬感。另外，可根據(jù)駕駛員的具體情況，在排班、休息方面作出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，加強(qiáng)人性化管理、不斷優(yōu)化工作氛圍，都可以有效降低駕駛員工作負(fù)荷，提高駕駛員工作績(jī)效。

表7 不同評(píng)價(jià)方法綜合權(quán)重結(jié)果

表8 兩種方法變化率 單位：%